[发明专利]一种带权重社会网络的泛化方法

摘要

本发明公开了一种带权重社会网络的泛化方法，包括对节点依节点度进行降序排序并分组；泛化已经存在的边的权重，并计算边存在概率；根据匿名组内节点度数不相同的情况寻找候选节点作为新邻居，增加边、安排新边权重并计算边存在概率；遍历所有匿名组集后抽取所有节点敏感属性形成敏感属性包；计算节点间的敏感属性包的最大相似性，根据泛化树，得到敏感属性包的泛化包；遍历K‑权重匿名组集，得到满足K‑Weighted‑inv‑l‑diversity anonymous图。与现有技术相比，本发明考虑了边的权重，并且考虑了多敏感属性的问题，使得隐私保护方法更加适用于实际的社会网络，可以更好地保护带权重图中的多敏感属性。

主权项

一种带权重社会网络的泛化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)，对原始图中节点依节点度进行降序排列，划分为N个组，其中|W|表示权重包个数，K表示K‑匿名的参数，得到匿名组集合，每个组至少K个节点；步骤2)，在步骤1)产生的每个匿名组内，对目前已存在的边，进行边权重泛化，使不同的权重泛化为一个区间值，并计算边的存在概率；所述步骤2)具体包括如下过程：对于每一个组内节点，将各节点权重包内每个权重值与组内第一个节点的权重值进行匹配，如果相同，两个权重则做标记，直到该节点的权重值全部匹配结束；针对没做标记的权重值，要和第一个节点未标记权重值中差距最小的权重值进行泛化，得到泛化区间[Min,Max]，根据计算未标记权重边的存在概率，Pi，j，k表示第i个组中的第j个节点的第k个权重的边存在概率，|AGi|表示第i个组中节点的个数，然后给这两个节点添加标记，表示已经泛化；步骤3)，根据匿名组内节点度数不相同的情况，为组内度数小的节点寻找候选节点作为新邻居，增加原节点和候选节点之间的边，给新增加边安排权重，并计算边的存在概率；步骤4)，依次对剩余匿名组进行步骤2)和步骤3)，直到剩余匿名组集为空，得到满足K‑匿名的K‑权重匿名图；步骤5)，对步骤4)生成的K‑权重匿名图中所有节点提取敏感属性，形成敏感属性包；步骤6)，计算节点间的敏感属性包的最大相似性，根据泛化树来泛化敏感属性，得到敏感属性包的泛化包；步骤7)，对每个K‑权重匿名中的匿名组进行步骤5)和步骤6)，直到剩余K‑权重匿名组集为空，得到满足K‑Weighted‑inv‑l‑diversity anonymous图。